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我的应用程序正在处理计算量很大的近实时工作负载，我需要尽可能加快速度。该软件是用 C++ 编写的，仅针对 Linux。

我的程序从专业的天文相机上抓取了一个 6.4 兆像素的 RAW 数据缓冲区，该相机能够以 3096 像素 x 2080 像素的分辨率提供 25 fps。然后，通过使用高质量的线性插值去拜耳算法，对该流进行实时去拜耳。我知道 HQ 线性插值去拜耳算法的计算量总是很大，但我的程序还有其他领域我想加快速度。

一旦流被 debayered，我需要将 RGB 缓冲区（从 debayering 创建）转换为 RGBA 缓冲区，因为我的理解（通过分析证明）GPU 在 RGBA 像素缓冲区上运行效率更高。但是，我很高兴能纠正这一点。

最初，我编写了一个非常简单的 for 循环（如下），当然，它产生了可怕的结果。

// both buffers have uint8_t elements
for(int n = 0, m = 0; n < m_Width * m_Height * 4; n+=4, m+=3)
{
     m_display_buffer[n] = in_buffer[m];
     m_display_buffer[n+1] = in_buffer[m+1];
     m_display_buffer[n+2] = in_buffer[m+2];
     m_display_buffer[n+3] = 255;
}

上面的代码给了我 13 fps 的帧速率。我的下一个实验是使用等于 255 的所有元素初始化缓冲区，然后使用以下代码：

uint8_t *dsp = m_display_buffer;
uint8_t *in_8 = (uint8_t*) in_buffer;

for (int n = 0; n < m_Width * m_Height; n++)
{
    *dsp++ = *in_8++;
    *dsp++ = *in_8++;
    *dsp++ = *in_8++;
    *dsp++;
}

上面的代码显着加快了循环；现在在 i7-7700 笔记本电脑上运行达到 23.9 fps。但是，在旧机器上运行此代码仍然会产生非常令人失望的帧速率。我知道旧机器在 debayering 方面遇到了困难，但分析清楚地表明转换为 RGBA 缓冲区会导致严重问题。

我已经读过可能使用 SSE 内在函数来更有效地做到这一点，但是，我对 SSE 内在函数的经验为零。

我已经尝试了许多在网上找到的 SSE 示例，但无法使其正常工作。因此，如果有 SSE 经验的人能够帮助我解决这个问题，我将不胜感激。

我不能以高于 2 或可能 3 的 SSE 为目标，因为我的软件可能在更旧的硬件上运行。

如果有人能指出我正确的方向，我将不胜感激。

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